電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-7-25
データ相関に基づいた異常検知と時系列異常検知の比較評価および考察
○池田泰弘・石橋圭介・田尻兼吾・中野雄介・渡辺敬志郎(NTT)
システム運用において早期に異常を検知することは,サービス影響低減や対処に伴うオペレータ負荷低減に向けて重要である.
近年,正常時に取得されるデータ間の相関関係の学習に基づいた異常検知技術に注目が集まっており,
特に,データの時系列変動の予測が難しいなどで,従来の時系列予測に基づく異常検知が適用できない環境での活用が期待されるが,
時系列異常検知と比較した有効性については十分に議論されていない.
本稿では,データ相関に基づいた異常検知技術としてオートエンコーダを対象とし,
実トラヒックデータに対する異常検知精度について比較評価を行った.